软件产品-产品测试（AI方向）-实习-杭州

优缺点分析

角色解读

• 向AI算法工程师或数据科学家方向深入发展
• 积累大模型和智能体实战经验，成为AI领域专家
• 可转向产品技术负责人或技术经理管理岗位
• 研究并开发大数据挖掘算法，处理海量数据
• 跟进大模型和智能体前沿技术，探索业务落地方法
• 参与数据开发，包括数据治理、特征提取、质量监控
• 与产品、算法、开发团队协作，将业务需求转化为技术方案
• 扎实的编程能力，掌握Scala、Python、R或Java中的至少一种
• 了解大数据挖掘算法和机器学习基础
• 熟悉大模型应用开发框架（如LangChain、TensorFlow等）
• 良好的沟通能力和团队协作精神

申请策略

• 申请时附上GitHub或项目代码链接，展示实际编码能力
• 了解海康威视的AI业务方向（如智能安防、物联网），在面试中体现相关性
• 突出大数据或AI相关项目经验，尤其是独立承担的模块开发
• 详细描述使用过的算法和框架（如Scikit-learn、PyTorch、LangChain等）
• 强调编程语言熟练度（Scala/Python/Java）和项目代码量
• 提前学习大模型应用开发框架（如LangChain、LlamaIndex）
• 补充数据治理和特征工程的知识，了解常用工具（如Spark、SQL）

面试指南

• 用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述项目经历
• 对于技术问题，先给出定义，再结合实际经验举例，最后总结
• 设计题先明确目标，分步骤阐述数据获取、特征工程、模型选择、评估等环节
• 请介绍一个你参与的大数据或机器学习项目，你在其中扮演的角色
• 你对大模型（如GPT、LLaMA）的理解是什么？如何在实际业务中应用？
• 解释一下数据治理和特征提取的基本流程，你常用哪些工具？
• 给你一个业务场景（如智能监控中的异常检测），你会如何设计算法方案？
• Scala和Python在数据处理上各有什么优缺点？